摆盘篇-Day27｜趋势线谱：折线图 plot，看数据趋势变化

📖 知识点

1. 折线图适合什么？

折线图（line）：把数据点连成线，展示随时间 / 顺序的变化趋势。最适合 "看涨跌走向"。

💡 生活比喻折线图像 "心电图" 或 "股价走势图"—— 一根起伏的线，让你一眼看到上升、下降、波动的趋势，而不是孤立的几个点。

2. 基本折线图

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 销量随时间变化的数据
df = pd.DataFrame({
    "月份": ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月"],
    "销量": [50, 70, 60, 90, 120],
})
df.plot(x="月份", y="销量", kind="line", marker="o", title="销量趋势")
plt.show()

marker="o" 给每个数据点画个小圆点，折线更清晰。横轴是时间 / 顺序，纵轴是数值。

3. 多列趋势对比

多列一起画线，对比几个指标的走势：

# 画"销量"和"销售额"两条折线
df.plot(x="月份", y=["销量", "销售额"], kind="line", marker="o", title="销量与销售额趋势")
plt.show()

y 传列表，画出多条折线，便于对比不同指标的涨跌。

4. 常用美化参数

⚠️ 易错提醒

1. 折线图的横轴一般是时间 / 顺序，这样 "线" 才有趋势意义

2. y 传列表可画多列多折线

3. 数据量太少时折线意义有限，趋势类数据至少有几个连续点

⚔️ Kata 实战任务

任务需求：

1. 导入 matplotlib 和 pandas

2. 创建一份 "月份→销量" 趋势数据

3. 用 kind="line" 画折线图，加 marker="o" 标记点

4. 加 title 标题

5. 显示并打印对趋势的解读

参考代码

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 半年销量趋势数据
df = pd.DataFrame({
    "月份": ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"],
    "销量": [50, 70, 60, 90, 110, 130],
})

# 趋势线谱：画折线图
df.plot(x="月份", y="销量", kind="line", marker="o",
        title="半年销量趋势", figsize=(8, 5))
plt.show()

print("✅ 折线图已生成！销量整体呈上升趋势")
print("📈 从1月的50涨到6月的130，虽有3月小幅回落，总体走高")

运行输出（弹出一张折线图 + 终端打印）：

✅ 折线图已生成！销量整体呈上升趋势
📈 从1月的50涨到6月的130，虽有3月小幅回落，总体走高

💡 观察：折线图把 6 个月的销量连成一条起伏的线 —— 整体向上攀升，3 月有个小低谷。趋势一眼看清，比 6 个数字直观得多。

🧠 思考题

1. 柱状图（bar）和折线图（line）分别最擅长 "对比" 和 "看趋势" 中的哪一种？各适合什么数据？

2. y 传列表（如 y=["销量","销售额"]）能画多根折线，适合什么分析场景？